audiolm-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of AudioLM, a SOTA Language Modeling Approach to Audio Generation out of Google Research, in Pytorch
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,741 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,081 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
audiolm-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of AudioLM, a SOTA Language Modeling Approach to Audio Generation out of Google Research, in Pytorch
edge-connect 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
EdgeConnect: Structure Guided Image Inpainting using Edge Prediction, ICCV 2019 https://arxiv.org/abs/1901.00212
Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome Deep Learning papers for industrial Search, Recommendation and Advertisement. They focus on Embedding, Matching, Pre-Ranking, Ranking, Post …
torchrec 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Pytorch domain library for recommendation systems
STT 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
🐸STT - The deep learning toolkit for Speech-to-Text. Training and deploying STT models has never been so easy.
**Official** 李宏毅 (Hung-yi Lee) 機器學習 Machine Learning 2022 Spring
**Official** 李宏毅 (Hung-yi Lee) 機器學習 Machine Learning 2022 Spring
asteroid 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The PyTorch-based audio source separation toolkit for researchers
LibMTL 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A PyTorch Library for Multi-Task Learning
DIS 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This is the repo for our new project Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation
kompute 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、速度快、异步并发。
General purpose GPU compute framework built on Vulkan to support 1000s of cross vendor graphics cards (AMD, Qualcomm, NVIDIA & friends). Blazing fas…
big-sleep 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
A simple command line tool for text to image generation, using OpenAI's CLIP and a BigGAN. Technique was originally created by https://twitter.com/a…
lanenet-lane-detection 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实时。
Unofficial implemention of lanenet model for real time lane detection
tensorflow-onnx 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Convert TensorFlow, Keras, Tensorflow.js and Tflite models to ONNX
deepdetect 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep Learning Server and CLI for Torch and TensorRT
TorchLeet 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
LeetCode for PyTorch — 65 ML/AI interview problems from real interviews at Google, Meta, Anthropic. Jupyter notebooks, an auto-grader, and an MCP AI…
Auto-PyTorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Automatic architecture search and hyperparameter optimization for PyTorch
gluon-nlp 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
NLP made easy
hivemind 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Decentralized deep learning in PyTorch. Built to train models on thousands of volunteers across the world.
awesome-deep-text-detection-recognition 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of resources for text detection/recognition (optical character recognition ) with deep learning methods.
Open-Source-Face-Recognition-SDK 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Face Recognition, Face Liveness Detection, Face Anti-Spoofing, Face Detection, Face Landmarks, Face Compare, Face Matching, Face Pose, Face Expressi…
hyperlearn 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
2-2000x faster ML algos, 50% less memory usage, works on all hardware - new and old.
LTSF-Linear 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[AAAI-23 Oral] Official implementation of the paper "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?"
Semantic-Segmentation-Suite 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Semantic Segmentation Suite in TensorFlow. Implement, train, and test new Semantic Segmentation models easily!
Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Collection of papers, datasets, code and other resources for object tracking and detection using deep learning
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,081 个,本站已收录 65,741 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。